缓存没预热，翻车了！

迈不过友情╰ 2023-10-15 22:23 70阅读 0赞

来源：[http://juejin.cn/post/7277461864349777972][http_juejin.cn_post_7277461864349777972]

今天微信群，一位网友分享了他年轻时候的故事，缓存未预热，翻车了。

下面统一使用第一人称我来描述这个故事。

缓存不预热会怎么样？我群友大家淌了路。缓存不预热会导致系统接口性能下降，数据库压力增加，更重要的是导致我写了两天的复盘文档，在复盘会上被骂出了翔。

### **悲惨的上线时刻** ###

事情发生在几年前，我刚毕业时，第一次使用缓存内心很激动。需求场景是虚拟商品页面需要向用户透出库存状态，提单时也需要校验库存状态是否可售卖。但是由于库存状态的计算包含较复杂的业务逻辑，耗时比较高，在500ms以上。如果要在商品页面透出库存状态那么商品页面耗时增加500ms，这几乎是无法忍受的事情。

如何实现呢？最合适的方案当然是缓存了，我当时设计的方案是如果缓存有库存状态直接读缓存，如果缓存查不到，则计算库存状态，然后加载进缓存，同时设定过期时间。何时写库存呢？答案是过期后，cache miss时重新加载进缓存。由于计算逻辑较复杂，库存扣减等用户写操作没有同步更新缓存，但是产品认可库存状态可以有几分钟的状态不一致。为什么呢？

因为仓库有冗余库存，就算库存状态不一致导致超卖，也能容忍。同时库存不足以后，需要运营补充库存，而补充库存的时间是肯定比较长的。虽然补充库存完成几分钟后，才变为可售卖的，产品也能接受。梳理完缓存的读写方案，我就沉浸于学习Redis的过程。

第一次使用缓存，我把时间和精力都放在Redis存储结构，Redis命令，Redis为什么那么快等方面的关注。如饥似渴的学习Redis知识。

直到上线阶段我也没有意识到系统设计的缺陷。

代码写的很快，测试验证也没有问题。然而上线过程中，就开始噼里啪啦的报警，开始我并没有想到报警这事和我有关。直到有人问我，“XXX，你是不是在上线库存状态的需求？”。

我人麻了，”怎么了，啥事”，我颤抖的问

“商品页面耗时暴涨，赶紧回滚”。一个声音传来

“我草”，那一瞬间，我的血压上涌，手心发痒，心跳加速，头皮发麻，颤抖的手不知道怎么在发布系统点回滚，“我没回滚过啊，咋回滚啊？”

“有降级开关吗”? 一个声音传来。

"没写..."。我回答的时候觉得自己真是二笔，为啥没加降级啊。（这也是复盘被骂的重要原因）

那么如何对缓存进行预热呢？

### **如何预热缓存** ###

#### **灰度放量** ####

灰度放量实际上并不是缓存预热的办法，但是确实能避免缓存雪崩的问题。例如这个需求场景中，如果我没有放开全量数据，而是选择放量1%的流量。这样系统的性能不会有较大的下降，并且逐步放量到100%。

虽然这个过程中，没有主动同步数据到缓存，但是通过控制放量的节奏，保证了初始化缓存过程中，不会出现较大的耗时波动。

例如新上线的缓存逻辑，可以考虑逐渐灰度放量。

#### **扫描数据库刷缓存** ####

如果缓存维度是商品维度或者用户维度，可以考虑扫描数据库，提前预热部分数据到缓存中。

开发成本较高。除了开发缓存部分的代码，还需要开发扫描全表的任务。为了控制缓存刷新的进度，还需要使用线程池增加并发，使用限流器限制并发。这个方案的开发成本较高。

#### **通过数据平台刷缓存** ####

这是比较好的方式，具体怎么实现呢？

数据平台如果支持将数据库离线数据同步到Hive，Hive数据同步到Kafka，我们就可以编写Hive SQL，建立ETL任务。把业务需要被刷新的数据同步到Kafka中，再消费Kafka，把数据写入到缓存中。在这个过程中通过数据平台控制并发度，通过Kafka 分片和消费线程并发度控制 缓存写入的速率。

这个方案开发逻辑包括ETL 任务，消费Kafka写入缓存。这两部分的开发工作量不大。并且相比扫描全表任务，ETL可以编写更加复杂的SQL，修改后立即上线，无需自己控制并发、控制限流。在多个方面ETL刷缓存效率更高。

但是这个方案需要公司级别支持 多个存储系统之间可以进行数据同步。例如mysql、kafka、hive等。

除了首次上线，是否还有其他场景需要预热缓存呢？

### **需要预热缓存的其他场景** ###

#### **如果Redis挂了，数据怎么办** ####

刚才提到上线前，一定要进行缓存预热。还有一个场景：假设Redis挂了，怎么办？全量的缓存数据都没有了，全部请求同时打到数据库，怎么办。

除了首次上线需要预热缓存，实际上如果缓存数据丢失后，也需要预热缓存。所以预热缓存的任务一定要开发的，一方面是上线前预热缓存，同时也是为了保证缓存挂掉后，也能重新预热缓存。

#### **假如有大量数据冷启动怎么办** ####

假如促销场景，例如春节抢红包，平时非活跃用户会在某个时间点大量打开App，这也会导致大量cache miss，进而导致雪崩。此时就需要提前预热缓存了。具体的办法，可以考虑使用ETL任务。离线加载大量数据到Kafka，然后再同步到缓存。

### **总结** ###

1.  一定要预热缓存，不然线上接口性能和数据库真的扛不住。
2.  可以通过灰度放量，扫描全表、ETL数据同步等方式预热缓存
3.  Redis挂了，大量用户冷启动的促销场景等场景都需要提前预热缓存。

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